Web Syllabus(講義概要)

数理統計学は様々な分野のデータの理解・推測に欠かせない素養です。
この授業では、最初に統計データの特徴を把握するために記述統計を学びます。続いて推測統計を理解する準備として、確率と確率分布の概念、数理統計学で重要な様々な確率分布を学びます。最後に推測統計の初歩として推定・検定を学びます。
なお、情報電子工学科を対象とするクラスにおいて、この科目はJABEE対応プログラムの必修科目、学習・教育到達目標の中項目3-2に対応する科目となります。

理工学部における共通の基礎学力として専門基礎科目の数学に関する知識の修得、また数学の教育職員免許状の習得に必要な数学知識の修得を目標とします。
具体的には、基礎的な数理統計学の修得のため、特に 場合の数と離散型確率分布、連続型確率分布、推定と検定 について理解と計算能力の修得を目指します。

2/3以上の出席率と、課題レポートの全提出の２条件を満たした場合に、
中間試験：40%、期末試験：40%、レポート評価結果：20%
を100点満点とし、60点以上を合格として評価します。
上記２条件を満たさない者には、定期試験の受験資格を与えません。
課題レポートを開講学期内のうちに速やかに添削・返却しますので、各レポートの〆切を遵守してください。レポート内容が著しく不良である場合は再提出を命じますので、修正した上で再提出してください。
なおレポート評価結果において、各レポートの〆切遅延に対し減点します。
原則として、再試験を実施しません。

教科書：
　馬場敬之「統計学キャンパスゼミ 改訂1」マセマ出版社,ISBN:978-4-907165-31-4
参考書:
　「基礎統計学Ⅰ 統計学入門」東京大学出版会
　石村園子「やさしく学べる統計学」共立出版
講義で用いたスライドや演習問題等をLMSにて公開します。

授業で随時配布する課題レポートを必ず解いて下さい。難しい場合は周りの人と一緒に考えても構いませんし、講師にも質問して下さい。
本授業では確率の基礎を扱いますので、確率が苦手であれば高校数学の該当部分を十分に復習して下さい。また、本授業の後半では微分・積分を扱いますので十分に復習して下さい。
学んだ知識を用いてパソコンの表計算ソフトウェア等で実際のデータを解析することも勧めます。
授業前には、教科書の該当部分を読んで理解できない部分を把握しておいてください。授業後には課題レポートに取組んで〆切までに必ず提出してください。

関数電卓を用意して下さい。
LMSを利用します。
なお、情報電子工学科を対象とするクラスにおいて、この科目はJABEE対応プログラムの必修科目、学習・教育到達目標の中項目3-2に対応する科目となります。